ElasticSearch分布式高级特性

　　es支持集群模式，是一个分布式系统，其好处主要有两个：

1. 增大系统容量，如内存，磁盘，使得es集群可以支持PB级的数据
2. 提高系统可用性，即使部分节点停止服务，整个集群依然可以正常服务

　　es集群由多个es实例组成，不同集群通过集群名字来区分，可通过cluster.name来进行修改，默认为elasticsearch。每个es实例本质上是一个JVM进程，且有自己的名字，可以通过node.name来进行修改

　　运行如下命令可以快速启动一个es节点的实例( -d 后台隐式启动 无控制台日志输出)

bin/elasticsearch -Ecluster.name=my_cluster -Epath.data=my_cluster_node1 -Enode.name=node1 -Ehttp.port=5100 -d

　　es 集群相关的数据称为 cluster state,主要记录如下信息：节点信息，比如节点名称、链接地址等索引信息，比如索引名称、配置等  ，可以通过  http://localhost:9200/_cluster/state?pretty 进行查看

Cluster Node:

　　master 节点有以下几个特点：

• 可以修改cluster state的节点称为master节点，一个集群只能有一个
• cluster state存储在每个节点上，master维护最新版本并同步给其他节点
• master 节点是通过集群中所有节点选取产生的，可以被选举的节点称为master-eligible节点

　　相关配置：node.master:true，对于每一种可视化工具来说，对于各个节点的状态都有对应的标识方式，以 cerebro 来说：

处理请求的节点称为coordinating节点，该节点为所有节点的默认角色，不能取消，路由请求到正确的节点处理，比如创建索引的请求到master节点

存储数据的节点称为 data节点，默认节点都是data类型，相关配置如下：node.data:true

新增节点:

　　只要保证启动的时候 cluster.name 保持一致，就会自动加入该集群，若不在一个网络下则需要通过 discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["127.0.0.1"]  集群的 IP 组，配置主节点 IP 即可。

bin/elasticsearch -Ecluster.name=my_cluster -Epath.data=my_cluster_node2 -Enode.name=node2 -Ehttp.port=5200 -d

副本与分片：

通过可视化工具我们可以创建一个索引：

这个时候可以通过控制台查看该索引的分片与副本：

数据扩容：

　　那么如何将数据分布到所有节点上？

• 引入分片（Shard）解决问题
• 分片是es支持PB级数据的基石，创建完后不允许改变,因为document路由到分片是通过hash取模的方式，如果可以任意改变，那么会导致数据迁移，性能下降。
• 分片存储了部分数据，可以分布于任意节点上
• 分片数在索引创建时指定且后续不允许再更改，默认为5个
• 分片有主分片和副本分片之分，以实现数据的高可用
• 副本分片的数据由主分片同步，可以有多个，从而提高读取的吞吐量

　　接下去通过es的Rest API来创建索引，其中我们设置分片数为3、副本数为1

　　如上图此时增加节点是否能够提高test_index的数据容量吗？答案是不能，因为只有3个分片，已经分布到3个节点上，新增的节点无法利用

　　此时增加副本数是否能提高test_index的读取吞吐量呢？答案是不能，因为新增的副本是分布在3个节点上，还是利用了同样的资源，

　　如果要增加吞吐量，还需要增加节点。增加数据容量对应增加副本数

　　分片数的设定非常重要，需要提前规划好，分片数太少，导致后续无法通过增加节点实现水平扩容分片数过大，导致一个节点上分布多个分片，造成资源浪费，同时会影响查询性能

倒排索引不可变更：

　　ElasticSearch引擎把文档数据写入到倒排索引（Inverted Index）的数据结构中，倒排索引建立的是分词（Term）和文档（Document）之间的映射关系，在倒排索引中，数据是面向词（Term）而不是面向文档的。一个倒排索引由文档中所有不重复词的列表构成，对于其中每个词，有一个包含它的文档列表示例：

倒排索引-查询过程

• 查询包含“搜索引擎”的文档，通过倒排索引获得“搜索引擎”对应的文档id列表，有1，3
• 通过正排索引查询1和3的完整内容
• 返回最终结果

倒排索引-组成

• 单词词典（Term Dictionary）
• 倒排列表（Posting List）

　　单词词典（Term Dictionary）单词词典的实现一般用B+树,如上图所示。

倒排索引一旦生成，不能更改,有如下好处：

• 不用考虑并发写文件的问题，杜绝了锁机制带来的性能问题
• 由于文件不再更改，可以充分利用文件系统缓存，只需要载入一次，只要内存足够，
• 对该文件的读取都会从内存读取，性能高
• 利于生成缓存数据
• 利于对文件进行压缩存储，节省磁盘和内存存储空间

　　坏处：

• 写入新文档时，必须重新构建倒排索引文件，然后替换老文件后，新文档才能被检索，
• 导致文档实时性受到影响

　　解决方案：新文档直接生成新的倒排索引文件，查询的时候同时查询所有的倒排文件，然后对查询结果做汇总计算即可.

　　Lucene采用了这种方案，它构建的单个倒排索引称为segment，合在一起称为Index，与ES中的Index概念不同。ES中的一个Shard对应一个Lucene Index。Lucene会有一个专门的文件来记录所有的segment信息，称为Commit Point

　　segment写入磁盘的过程依然很耗时，可以借助文件系统缓存的特性，先将segment在缓存中创建并开放查询来进一步提升实时性，该过程在es中被称为refresh。在refresh之前文档会先存储在一个buffer中，refresh时将buffer中的所有文档清空并生成segmentes默认每1秒执行一次refresh，因此文档的实时性被提高到1秒，这也是es被称为近实时（Near Real Time）的真正原因

　　如果在内存中的segment还没有写入磁盘前发生了宕机，那么内存中的文档就无法恢复了。那么如何解决这个问题呢？es引入translog机制。写入文档到buffer时，同时将该操作写入translog。translog 文件会即时写入磁盘（fsync），6.x默认每个请求都会落盘，可以修改为每5秒写一次，这样风险便是丢失5秒内的数据，相关配置为index.translog.*es重新启动时会自动检查translog文件，并从中恢复数据

　　flush负责将内存中的segment写入磁盘，主要做如下的工作：

• 将translog写入磁盘
• 将index buffer清空，其中的文档生成一个新的segment，相当于一个refrsh操作
• 更新commit point并写入磁盘
• 执行fsync操作，将内存中的segment写入磁盘
• 删除旧的translog文件

　　refresh发生的时机主要有以下几种情况：

• 间隔时间达到时，通过index.settings.refresh_interval来设定，默认是1秒
• index.buffer占满时，其大小通过indices.memory.index_buffer_size设置，默认为jvm heap的10%，所有shard共享flush发生时也会发生refresh
• 间隔时间达到时，默认是30分钟，5.x之前可以通过index.translog.flush_threshold_period修改之后发布的版本无法设置
• translog占满时，其大小可以通过index.translog.flush_threshold_size控制，默认是512MB,每个index有自己的translog

segment一旦生成就不能更改，那么如果要删除文档该如何操作？

　　lucene会专门维护一个.del的文件，记录所有已经删除的文档，注意.del上记录的是文档在Lucene的内部id,在查询结果返回前会过滤掉.del中所有的文档

更新文档如何进行呢？

　　首先删除文档，然后再创建新的文档

　　随着segment的增多，由于一次查询的segment数增多，查询速度会变慢,es会定时在后台进行segment merge的操作，减少segment的 数量，通过force_merge api可以手动强制做segment merge的操作

集群状态:

　　通过如下api可以查看集群健康状况，包括以下三种：

• green:健康状态，指所有主副分片都正常分配
• yellow:指所有主分片都正常分配，但是有副本分片未正常分配
• red:有主分片未分配

　　三种状态只是代表分片的工作状态，并不是代表整个es集群是否能够对外提供服务,可以通过 GET _cluster/health 获取集群状态：

故障转移：

集群由3个节点组成，如下所示，此时集群状态是green

　　master 所在机器宕机导致服务终止，此时集群会如何处理？

1. slave-1 和 slave-2 发现 master 无法响应一段时间后会发起master选举，比如这里选举slave-1为master节点，此时由于主分片1、4下线，集群状态变为red。
2. slave-1（也就是现在的master）发现主分片 1、4未分配，将slave-2 上的1、4副本分片提升为主分片。此时由于所有主分片都正常分配，集群状态变为yellow。
3. slave-1（也就是现在的master）发现主分片1、4生成新的副本，集群状态变为green。

脑裂问题:

脑裂问题，英文为split-brain，是分布式系统中的经典网络问题，如下图所示：

　　此时master断开了，slave-1与slave-2会重新选举master，比如slave-1成为了新master，此时会更新cluster state。而此时此刻，master复活了。自己组成集群后，也会更新cluster state。同一个集群有两个master，而维护不同的cluster state，网络恢复后无法选择正确的master，这就是脑裂问题，一个身体有两个大脑，不知道听谁的了

　　解决方案为仅在可选举master-eligible节点数据大于等于quorum时才可以进行master选举,quorum = master-eligible 节点数/2 + 1，例如 3个master-eligible节点时，quorum为2。

　　解决：配置 discovery.zen.mininum_master_nodes为quorum即可避免脑裂。

分布式存储：

　　比如执行以下插入操作，这个doc会落到那个分片上呢？：

　　假设doc/1最终存储在分片1上,那么是如何存储到分片1的呢？选择1的依据是什么呢？这里就需要文档到分片的映射算法

　　目的：使得文档均匀分布在所有分片上，以充分利用资源

　　es通过如下公司计算文档对应的分片：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

1. hash算法保证可以将数据均匀地分散在分片中
2. routing是一个关键参数，默认是文档id，也可以自行指定
3. number_of_primary_shards 是主分片数

　　该算法与主分片数相关，这也是分片数一旦确定后便不能更改的根本原因。看到这里是不是想到了 kafka Topic消息的路由规则呢？可以说是一模一样的效果。

文档的创建流程：

1. 当Clinet向一个节点比如node3发起创建文档的请求
2. node3通过routing计算该文档应该存储在Shard1上，查询cluster state后确认主分片P1在node2上，然后转发创建文档的请求到node2
3. P1接收并执行创建文档的请求后，将同样的请求发送到副本分片R1
4. R1接收并执行创建文档请求后，通知P1成功的结果

文档读取请求流程：

1. Clinet向node3发起创建文档的请求
2. node3通过routing计算该文档应该存储在Shard1上，查询cluster state后获取 Shard 1的主副分片列表，然后以轮询的机制获取一个shard，比如这里是R1,然后转发读取文档的请求到node1
3. R1接收并执行创建文档的请求后，将结果返回给node3
4. node3返回结果给Client

Search的运行机制:

　　Search执行的时候实际分两个步骤运行的

1. Query阶段
2. Fetch阶段

Query阶段:

1. node3在接收到用户的search请求后，先会进行Query阶段（此时Coordinating Node角色）
2. node3在6个主副分片中随机选择3个分片，发送search request
3. 被选中的3个分片会分别执行查询并排序，返回from+size个文档Id和排序值

Fetch阶段：

　　node3根据Query阶段获取到文档Id列表对应的shard上获取文档详情数据

1. node3向相关的分片发送multi_get请求
2. 3个分片返回文档详细数据
3. node3拼接返回的结果并返回给用户

相关性算分:

　　相关性算分在shard与shard间是相互独立的，也就意味着同一个Tearm的IDF等值在不同shard上是不同的。文档的相关性算法和它所处的shard相关在文档数量不多时，会导致相关性算分严重不准的情况发生

　　解决思路有两个：

1. 设置分片数为1个，从根本上排除问题，在文档数量不多的时候可以考虑该方案，比如百万到千万级别的文档数量
2. 采用DFS Query-then-Fetch的查询方式

　　DFS Query-then-Fetch是拿到所有文档后再重新完整的计算一次相关性算法，耗费更多的cpu和内存，执行性能也比较低下，一般不建议使用。操作方式如下：

 　　如果不采用DFS Query-then-Fetch，则结果的顺序就不尽人意了：

ElasticSearch 基本操作:

　　创建非结构化的索引:

 　　创建结构化的索引，当然也可以通过 postman操作：

　　这里需要注意的是在6.0.0或者更高版本中仅支持单Mapping。对于5.X版本中多个Mapping依旧可以使用。计划在7.0.0中完全移除Mapping【移除是符合情理的，你看现在就只支持单Mapping，跟直接访问index没啥区别了】

　　插入数据,自动生成文档 ID 插入:

 　　指定文档 ID 插入

 　　修改文档：

 　　删除文档：

　　基础查询，先创建一个索引，对应一个 type，然后3个属性：

 　　然后初始化一批数据：

 　　查询所有：book/_search，默认显示10条，可以通过 "from" : 0, "size" : 20,来修改

　　条件查询: book/_search，然后编辑如下内容：查询书籍中包含 spring关键字，且按发版日期降序排序。

　　聚合查询: book/_search，然后编辑如下内容：根据书籍价格和发版日期进行分组

{
  "aggs": {
    "group_by_price": {
      "terms": {
        "field": "price"
      }
    },
    "group_by_publication_date": {
      "terms": {
        "field": "publication_date"
      }
    }
  }
}

　　结果如下，结果很长，我就截取了一部分：

　　聚合统计:book/_search，然后如下内容：根据书籍的价格进行聚合统计。

{
  "aggs": {
    "grades_price": {
      "stats": {
        "field": "price"
      }
    }
  }
}

　　结果如下，结果很长，我就截取了一部分：

　　模糊匹配，book/_search，查询标题中包含”spri”和”j”关键字的书籍

　　多字段匹配 查询价格和标题中都是”100”的书籍

　　Query 语法查询，查询名称和价格中同时包含 100和 200，或者包含 300的书籍。

{
  "query": {
    "query_string": {
      "query": "(100 AND 200) OR 300",
      "fields": [
        "name",
        "price"
      ]
    }
  }
}

　　查询价格在 120到 200之间的数据

　　查询 2018-01-01 至今发版的所有书籍

 　　filter 条件：筛选出符合条件的数据

 　　复合查询：